"5年烧掉3万亿美元",越来越喂不饱的AI

OpenAI与甲骨文达成交易新闻

图源：TechCruch官网截图

根据协议，OpenAI将从2027年开始向甲骨文购买4.5GW—5GW的算力，而这需要上百万台英伟达最先进GPU支持，光是这部分硬件支出就上千亿美元。也就是说，英伟达投资OpenAI的1000亿美元，很大程度上会通过OpenAI向甲骨文采购云服务、甲骨文再向英伟达购买GPU的方式回流。

这种巨头结盟的模式，已从简单的商业竞争，上升到了生态规则的制定。

“基建狂魔”的打法

20世纪，美国曾通过控制全球石油资源一步步确立并维系了其世界霸权，今天，21世纪的“算力大战”一如对石油的争夺。

牛津大学的研究团队调查了全球算力的分布情况，发现在AI时代真正拥有“算力主权”的国家，全世界仅33个，其中美国第一，中国大陆排名第二。

在海外巨头不知疲倦地烧钱搞算力基建时，大洋彼岸的中国也有自己的规划。

企业端在投入。

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近期，阿里云CEO吴泳铭在云栖大会上对外宣布，未来三年，阿里将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。到2032年，阿里云全球数据中心的能耗规模将较十年前提升10倍。

此外，仅今年上半年，移动、联通、电信三大运营商的资本开支合计超千亿人民币，方向不约而同布局AI基建。中国移动称全年计划支出1512亿元，重点投向算力领域。

中国移动智算中心（哈尔滨）

图源：国务院国有资产监督管理委员会

国际数据公司（IDC）近日发布的报告《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》预测，中国AI投资五年复合增长率将达25.7%，2029年总规模预计突破1114亿美元。

技术攻关也在持续。相较于海外巨头“大力出奇迹”的砸钱模式，国产替代走出了一条“性价比”路线：

一是投入芯片研发，如华为、阿里云等头部企业正加速推出专门适配大模型训练的芯片，通过硬件结构设计，提升计算能力；

二是提高算力效率，最典型的是DeepSeek。最近梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上《Nature》，论文提到DeepSeek-R1训练使用了512块英伟达H800芯片。虽然OpenAI未披露消耗量，但市场普遍估计，GPT-4 训练使用约25000张性能更高的英伟达A100芯片。